在中国科研评价的舞台上，影响因子（IF）长期占据着绝对主导地位，成为衡量学术成果的“黄金标尺”。然而近年来，这个“标尺”却时常面临尴尬境地：论文下载量与被引频次往往呈现出“量引背离”的矛盾现象。WoS系统在2015年新增了“论文使用次数”这一指标，它不仅覆盖了所有的用户操作，而且能实现每日更新，为科研绩效评价提供了新的可能。本文通过分析153种中国SCI期刊的相关数据，首次系统地探讨了使用次数与IF之间的具体关系。 研究采用GraphPad Prism 6.01作为统计工具，运用Pearson相关性分析进行了双尾检验。结果显示，在这153种期刊中，使用次数与IF的Pearson r值为0.46，且P值小于0.01。这表明两者之间存在着中等程度的正相关关系。如果按照学科细分来看，在工程学、数学、医学等10个学科中，当每种学科拥有3种以上期刊时，它们的相关性系数均超过0.7，甚至达到0.83。 值得注意的是，环境科学虽然表现出极高的相关系数0.83，但由于样本量较小，P值仅为0.07，处于边缘显著的状态。网络时代改变了人们的阅读习惯，用户往往会先下载论文再进行引用。陆伟等在图情领域发现下载频次可以解释46%的被引变动；谢娟等在29篇文章样本中找到了类似的强相关；李燕等对海洋学科的追踪也表明高被引论文的下载量与被引频次高度同步。 使用次数具有明显优势：它每天更新比IF更及时；在WoS平台一键导出无需第三方统计；能够全面记录点击、保存等多种动作。这些特点为编辑部提供了新的启示：可以利用高使用次数的论文做即时推送抢占学术舆论高点；把热搜关键词与学科前沿结合组织专题约稿；借助TrendMD、SciencOpen等渠道放大传播力。 未来的研究可以将Altmetric评分、Mendeley阅读数等社交媒体指标纳入模型。只有把实时数据、延迟数据和社媒热度放在一起比较，才能给出更完整的期刊影响力画像。JCR 2016年发布的影响因子值、GraphPad Prism 6.01的统计工具、Prism 6.01中的Pearson相关性分析、95%置信区间（CI）、MD的测试方法、Mendeley阅读数以及SCI期刊评价体系都是本研究的重要组成部分。